基于用户兴趣的微博查询推荐方法研究.pdf

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3、年５学位论文作者签名：０：月６日｜＾＾日期学位论文使用授权书学位论文作者完全了解北方工业大学有关保留和使用学位论文的规定，良Ｐ：研充生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属北方工业大学。学校有权保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子脱允许学位论文被查阅和借阅；学校可Ｗ公布学位论文的全部或部分内容，可Ｗ允许采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文（保密的学位论文在解密后适用于本授权书）。□保密论文注释：经本人申请，学校批准，本学位论文定为保密论文，密级：，期限，；年自年月日起至年月

4、日止，解密后适用本授权书。ｃｆ非保密论文注释：本学位论文不属于保密范围，适用本授权书。、本人签名：篇獻妓日期：＜Ｓ．导师签名：日期：１２＾基于用户兴趣的微博查询推荐方法研究摘要一微博作为社交网络的代表产品，为人们提供了个公平开放的实时交流平台。用户直接参与消息的制造和传播过程，使得微博每天产生海量信息。如何从海量的微博数据中获取满足用户需求的信息是微博查询推荐亟待解决的问题。由于微博文本短小、包含信息复杂，传统的查询推荐技术并不能良好地适用于微博査询推荐，，。针对该问题本文新浪微博为例对微博

5、査询推荐方法进行了研究，重点研究了微博查询推荐方法中的两个问题：用户兴趣划分和查询推荐结果相关性排序方法。一，ＬＤＡ主题针对用户兴趣划分问题本文对模型进行改进，实现了种基于转发关系的用户主题模型。首先，利用微博之间的关联关系，将转发微博作为原微博的扩展文本；之后，在ＬＤＡ主题模型的基础上引入作者层，将ＬＤＡ原有的＂＂＂＂＂＂－主题－和－主题文档分布拆分成作者作者，文档分布；隨后根据矩＂＂＂＂阵运算法则－主题主题－，由作者和单词矩阵计算出每个作者对应的单词集及相关概率，，该单词集即为用户的兴趣标签集；最后在用户兴

6、趣标签集的基础上，利用余弦巧似度计算方法计算出两两用户之间兴趣相似度。针对査询推荐结果相关性排序问题，本文将微博发布时间、微博结构和用户Ｈ类特征相结合一权威度，提出了种融合多种特征的査询结果相关性排序方法。该方法分析了现有查询相关度排序方法常用的发布时间特征和微博结构特征，增加了用户兴趣为代表的微博用户权威度特征，将Ｈ类特征下的所有子恃征进行结合，并利用最优特征选择算法选择出最优特征集合，将最优特征作为排序特征向量进行学习排序，最终得到满足用户兴趣的查询推荐目的。通过在新浪微博数据集上进行实验，验证了方案的可

7、行性和有效性。实验结果表明，本文提出的方法与其他查询推荐方法相比推荐结果准确度有所提高。关键词：微博，查询推荐，主题模型，用户兴趣，多种特征１ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＲｅｃｏｍｍｅｎｄｅｄＭｅ化ｏｄｏｆＭｉｃｒｏｂｌｏｕｅｒｙｇＱＢａｓｅｄｏｎＵｓｅｒＩｎｔｅｒｅｓｔＡｂｓｔ巧ｃｔＭｉｃｒｏｂｌｏｇａｓａｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｖｅｏｆｓｏｃｉａｌｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇｐｒｏｄｕｃｔｓ，化ｐｒｏｖｉｄｅｐｅｏｐｌｅ－ｗｉｔｈａｆａｉｒａｎｄｏｅｎｒｅａｌｔｉｍｅｃｏ

8、ｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｌａｔｆｏｒｍｅｖｅｒｄａｕｓｅｒｓｃａｎｄｉｒｅｃｔｐｐ，ｙｙｌｙａｒｔｉｍａｋｉｎｉｃｉａｔｅｉ打化ｅｍｅｓｓａｅｍａ